大数据对企业来说有什么用?对于这个连IT界都众说纷纭的事情，要让希望使用大数据产品和服务的企业主们来说，更是一头雾水。其实，从传统企业的运行流程来看，大数据主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面，帮上企业的忙。以下是小编为你整理的如何快速学数据分析
大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据百度副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发*，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。
通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。
大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。
过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。
在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统计决定。
网贷黑名单
顾名思义就是指那些在多家公司借款但至今没还上款的名单。网贷黑名单是由专门的平台收集整理，行业内投资人和网贷平台可免费查询。网贷黑名单终生都有记录。只不过，一般我们在人行的征信报告中只会显示最近5年的征信记录。那么该如何消除黑名单记录呢?
想要消除黑名单，一般来说，大致要分为两个步骤。
*，查询。微信公众号搜索 闪电查询。
第二，确认是否还清债务。还清债务之后，或者与债权人达成协议，可以申请法院取消名单中的信息，同时要到相关地方申请取消，经过核实之后才能删除。
网贷黑名单会影响车贷和房贷吗?这就要看你在什么平台上进行贷款的了。如果被列入银行黑名单，那么以后就很难在继续贷款了。想要贷款买房买车，就比普通人麻烦一些，得先想办法去相关的单位消除黑名单，才能申请贷款。如果是P2P网贷黑名单，则要看平台是否把你的欠款情况通报给征信系统。这样看了，不管是银行还是P2P平台，只要是能把欠下的债还上，那么再贷款买房买车是没有太大的影响的。
DBA选择数据库的方法
按性能和安全性来选择
大型国企(银行)、传统企业上市公司(保险)的企业级应用对数据的完整性和安全性要求*，务必万无一失，因此安全性*、功能最齐全的Oracle是传统软件的*。一般来说移动互联网领域的公司对数据的完整性和安全性的敏感程度并不太高，所以互联网行业的从业者可能有入行几年还没见过Oracle的，不过电商、金融类的互联网产品对安全性要求同样非常高的软件也应该选择Oracle作为数据库。本文转自《Linux就该这么学》技术干货
如果公司是非移动互联网行业的外企，那么一定要选择Orcale，一来是洋老板普遍财大气粗，二来是外企领导不像国内领导这么依赖对Windows系统友好的数据库软件。
按开发速度和运维难度来选择
一般国企和事业单位以及传统企业小公司的领导对软件(一般情况下只有展示网站，连ERP系统都是买现成的)的要求就是价格低、快点出结果;加上国内的传统的领导对Windows系统有说不清的迷恋;如此一来选择SQL Server能同时满足这三个要求，不过一般在这样的单位不会存在DBA这个岗位——让开发网站的程序员担任DBA的一部分职责(其实也就只有备份、恢复、作业管理等几样)。
按价格和速度因素来选择
移动互联网时代的创业公司并不需要太纠结数据的万无一失，但很在意成本，并且对数据访问速度要求很高。因此资金不太充裕、为了给移动端提供API的服务器选择MySQL是最明智的。事实上在互联网领域MySQL的市场占有率是*的，大多数移动互联网公司都用MySQL作为数据库。
Oracle和SQL Server都是具备完善功能的数据库生态系统，而MySQL仅是一个速度快、兼容性好的关系型数据库软件。但好在MySQL是开源的，同时追求速度快和数据安全的公司(移动互联网领域的电商、金融公司)在资金充裕可以专人负责写一个自己的MySQL系统，满足系统的高可用和、高并发、高可扩的需求。
尽管MySQL的安全性一直为人所诟病，但经过多年改良，安全性已经超越了SQL Server。什么是大数据风控
在大数据风控这个行业里混，需要了解用户，了解场景，而这些往往都可以通过数据间接反映出来。
比如，用户在某一时期内在多家机构申请过贷款，那说明该用户目前借钱意愿强烈，即使历史征信良好，也要用策略拦住他的申请，因为他很可能出现拆东墙补西墙的可能。
因此，用数据说话是一种方法论。不同数据对于风险的作用不同，获取难度也不同，这就决定了并非对每个用户都能获取到其各个维度的信息。
同时，有很多特征只有很少的用户才会有，也因此造就了数据的稀疏性。
如何将稀疏数据用在各种机器学习模型中，则正是要考察模型人员对于风险及产品理解的时候了。
要做好大数据风控，除了数据，模型就是最重要的了。模型有很多，如一般的线性回归，Logistic回归以及深度学习等，在实际的业务场景中，有的可能单一模型就能达到很好的效果，有的则需要几个模型的结合，而具体使用哪个模型用哪些特征，则是要考察模型人员对业务和算法的理解了。
再说一下大数据风控的直观感受。传统风控更像是冷兵器时代的战争，虽有协作但更多的是各作战单位凭借个人能力的大混战;而大数据风控则像是现代战争中的立体作战，各个作战单位(数据)在统一的指挥中枢(算法)里高度协同作战。大数据风控能将相似的人更精准的分群，会让你看到形形色色更加的人，会让你从纷繁的单一的数据中看到其背后的万千世界。
总之，做数据做模型前一定要理解人，做完数据模型后还要能够解释人。
